一起啃书《机器学习》第2页

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍

我自己在学习时也遇到了不少困惑，所以希望通过这篇文章，和大家一起深入研究单例模式，在交流探讨中共同进步，让这个设计模式不再神秘难懂。

一杯年华@编程空间·2025-03-11 04:24

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

TypeScript中的单例类型与区分联合

当我们把多个单例类型组合在一起时，就形成了区

t0_54program·2025-03-11 03:47

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

面向对象的三大特性?

封装定义与目的将数据和操作这些数据的方法绑定在一起，形成一个类，并通过访问控制机制限制外部对类内部数据和方法的直接访问。

毛小茛·2025-03-11 00:24

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案

欢迎来到今天的讨论，我们将探讨，Python编程案例教程第2版航空工业出版社高登刘洋Python编程案例教程刘庆,姚丽娜,余美华电子版，一起探索吧！

a1237567892·2025-03-11 00:21

Android面试题之Kotlin Flow的collect和collectLatest有什么区别？

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点在Kotlin协程库中，collect和collectLatest是用于收集流数据的两种不同操作

AntDreamer·2025-03-10 23:13

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

必看！Element UI 中多个表格选中项同步操作的优化策略

内向的小农·2025-03-10 21:32

python代码文件方式_关于.py文件的详细介绍

这篇文章主要给大家介绍了在Python中.py文件打包成exe可执行文件的相关资料，文中介绍的非常详细，相信对大家具有一定的参考价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。

weixin_39923806·2025-03-10 21:00

elasticsearch SQL：在Elasticsearch中启用和使用SQL功能

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基目录一

码到三十五·2025-03-10 20:23

分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?思维导图代码示例（java 架构)

它们各自解决不同的问题，并且可以一起使用以提供更强大的数据库解决方案。

用心去追梦·2025-03-10 19:16

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

【初探数据结构】带环链表：原理、判断与数学证明

欢迎讨论：在阅读过程中有任何疑问，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习！

我想吃余·2025-03-10 17:31

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

牛逼，手机居然可以无线投屏到笔记本电脑！

这时我们不太可能让大家挤在一起看你操作手机吧（也不太现实）。甚至有时候想把手机投屏到电脑观看电影。那么，有没有什么软件或者方式可以把手机投屏到电脑上，大家直接看投影仪就可以看到你在手机上的操作呢？

格姗知识圈·2025-03-10 15:50

手机投屏到电脑，将一加手机投射到Linux大屏共享娱乐

当有多个朋友或家人想要一起观看手机上的内容时，投屏到电脑上可以让每个人都能轻松看到，无需挤在一起看小屏幕，提升了共享的乐趣。

AirDroid_cn·2025-03-10 15:50

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技

大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。

真智AI·2025-03-10 14:38

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

【Java 基础（人话版）】JDK 与 JRE

今天，我们就用通俗易懂的方式，一起来搞懂JDK和JRE，并看看Java版本的演进带来了哪些变化。1.JDK和JRE到底是什么？JDK：完整的Java开

红烧白开水。·2025-03-10 13:33

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现，适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

Linux下C语言文件IO 标准IO相关命令

多多支持，一起学习进步提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、标准IO和文本IO指令相对比下进行

芯片烧毁大师·2025-03-10 10:47

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

Pyhton网络编程_UDP_TCP(IP地址--端口--socket编程)

github.com/FangbaiZhang/Python_advanced_learning/tree/master/03_Python_network_programming1网络通信使用网络能够把多方链接在一起

Felix-微信(Felixzfb)·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

如何成为LangChain项目的贡献者

随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。

eahba·2025-03-10 06:11

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制

2401_84123077·2025-03-10 05:38

风电场安全革命：博冠8K超高清AI巡检如何避免坠塔悲剧重演

一、事故警示：风电运维的"生死挑战"2025年2月，美国内布拉斯加州Winside以南的风电场发生一起惨痛事故：两名运维人员在高空处理机组叶片故障时意外坠亡。

8K超高清·2025-03-10 05:07

一起刷C语言菜鸟教程100题（15-26含解析）

五一过的好快，五天假期说没就没，因为一些事情耽搁到现在，不过还是要继续学习的，之后就照常更新，先说一下，这个100题是菜鸟教程里面的，但是有一些题，我加入了自己的理解，甚至对有一些题进行了改编，目的是让大家更顺手一点，链接放在下面，需要的小伙伴可以点进去看看，话不多说，开始刷题。C语言经典100例|菜鸟教程(runoob.com)使用方法：1.先看题目自己想思路，自己做2.自己做不出来看解题思路，

Re.不晚·2025-03-10 04:55

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

使用Python开发可以充分利用其在数据处理、机器学习和Web开发方面的优势，构建一个高性能、可扩展且功能丰富的应用。

Geeker-2025·2025-03-10 02:10

安装 apk 和 obb 文件（qbit）

前言apk和obb文件可以打包到一起成为xapk文件xapk文件可以用google商店的XAPKInstaller安装xapk文件也可以用APKPure安装案例以Englishgrammarinuse的安装为例下载地址

·2025-03-10 00:30

核函数及其常见类型

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-09 23:49

【Redis 系列】Redis 常问简单面试题

咱们一起来看看redis常问常用的面试题Redis是个啥？http://www.redis.cn/redis中文网给了很明确且清晰的定义[图片上传失败...

msbQQ·2025-03-09 23:18

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

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